論文の概要: Adaptive Dense Pseudo Label Selection for Semi-supervised Oriented Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12608v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 13:49:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 00:28:36.706892
• Title: Adaptive Dense Pseudo Label Selection for Semi-supervised Oriented Object Detection
• Title（参考訳）: 半教師付きオブジェクト指向物体検出のための適応密度擬似ラベル選択
• Authors: Tong Zhao and Qiang Fang and Shuohao Shi and Xin Xu
• Abstract要約: 半教師付きオブジェクト指向物体検出のためのAdaptive Dense Pseudo Label Selection (ADPLS)を提案する。 ADPLSは、平均的特徴リッチスコア(mFRS)を用いて、潜在的なオブジェクトの密度を推定し、このスコアを使用して、密度の高い擬似ラベルの数を調整する。 DOTA-v1.5ベンチマークでは,ラベル付きデータが少ない場合,提案手法は従来手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.636293511236545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, dense pseudo-label, which directly selects pseudo labels from the original output of the teacher model without any complicated post-processing steps, has received considerable attention in semi-supervised object detection (SSOD). However, for the multi-oriented and dense objects that are common in aerial scenes, existing dense pseudo-label selection methods are inefficient and impede the performance in semi-supervised oriented object detection. Therefore, we propose Adaptive Dense Pseudo Label Selection (ADPLS) for semi-supervised oriented object detection. In ADPLS, we design a simple but effective adaptive mechanism to guide the selection of dense pseudo labels. Specifically, we propose the mean Feature-Richness Score (mFRS) to estimate the density of potential objects and use this score to adjust the number of dense pseudo labels. On the DOTA-v1.5 benchmark, the proposed method outperforms previous methods especially when labeled data are scarce. For example, it achieves 49.78 mAP given only 5% of annotated data, which surpasses previous state-of-the-art method given 10% of annotated data by 1.15 mAP. Our codes will be available soon.
• Abstract（参考訳）: 近年,教師モデルの本来の出力から擬似ラベルを複雑な後処理ステップなしで直接選択する擬似ラベルが,半教師対象検出(SSOD)において注目されている。 しかし、空中シーンに共通する多方向・高密度物体に対しては、既存の擬似ラベル選択法は非効率であり、半教師対象検出の性能を損なう。 そこで我々は,半教師付きオブジェクト指向物体検出のためのAdaptive Dense Pseudo Label Selection (ADPLS)を提案する。 ADPLSでは,高密度な擬似ラベルの選択を誘導するシンプルな適応機構を設計する。 具体的には,潜在的な物体の密度を推定するために平均特徴豊かさスコア(mfrs)を提案し,このスコアを用いて高密度擬似ラベル数を調整する。 DOTA-v1.5ベンチマークでは,ラベル付きデータが少ない場合,提案手法は従来手法よりも優れていた。 例えば、アノテートデータの5%しか与えられていない49.78 mAPは、アノテートデータの10%を1.15 mAPで上回っている。 私たちのコードはもうすぐ入手できる。

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